Дослідження питань організації інтелектуального аналізу даних управлінського обліку на підприємстві

UKR: Мета. Автори ставлять за мету дослідження особливостей інтелектуального аналізу даних управлінського обліку, а також основні аспекти, що відрізняють його від класичного аналізу, визначити низку проблем, що можуть ускладнити процес використання інтелектуального аналізу даних на підприємстві. Методика. У роботі були задіяні статистичні методи аналізу даних для визначення основних рис інтелектуального аналізу даних в управлінському обліку. Результати. За результатами дослідження зроблено висновок, що використання інтелектуального аналізу даних управлінського обліку дозволяє ефективно вирішувати завдання зі збору, обробки та аналізу великих обсягів даних, а також використовувати їх для прийняття управлінських рішень. Наукова новизна. Авторами вперше доведено, що важливим етапом використання інтелектуального аналізу даних є збір та систематизація інформації. Для цього необхідно використовувати спеціалізовані програмні засоби, які забезпечують автоматизацію процесу збору та обробки даних. Практична значимість. Застосування аналітичних інструментів, запропоноване у роботі, дозволяє підвищувати рівень контролю над фінансово-економічною діяльністю підприємства, знижувати витрати та оптимізувати бізнес-процеси.

ENG: Purpose. The authors aim to study the peculiarities of intellectual analysis of management accounting data, as well as the main aspects that distinguish it from classical analysis, and to identify a number of problems that may complicate the process of using intellectual data analysis at an enterprise. Methodology. Statistical methods of data analysis were used to determine the main features of data mining in management accounting. Findings. The study concludes that the use of data mining in management accounting allows to effectively solve the tasks of collecting, processing and analyzing large amounts of data, as well as to use them for making management decisions. Originality. The authors have proved for the first time that an important stage in the use of data mining is the collection and systematization of information. For this purpose, it is necessary to use specialized software tools that automate the process of data collection and processing. Practical value. The use of analytical tools proposed in this paper allows to increase the level of control over the financial and economic activities of an enterprise, reduce costs and optimize business processes.